基于Hadoop与Spark的高校校园大数据平台研究

对校园大数据分析是校园信息化发展的新思路。Hadoop是Apache基金会开发的分布式系统基础架构,它是集分布式计算、存储和管理为一体的生态系统。目前流行的Spark框架是与Hadoop生态系统中的MapReduce类似的一个分布式计算平台,Spark比MapReduce的速度更快且提供的功能更丰富。本文以数据采集、数据存储、数据分析、数据展现为主线,结合大数据领域最流行的Hadoop框架与Spark框架提出了高校校园大数据平台架构,详细阐述了架构各层次的具体功能,并对架构中关系数据库数据的采集存储进行了详细介绍,最后设计校园大数据分析原型系统来验证架构的可行性。

基于复合型BERT模型的文本检测及情感分析的校园反诈大数据综合平台开发

当前,校园反诈问题日益严重,给学校和学生带来了巨大的安全隐患。传统的反诈手段和方法往往难以满足复杂多变的反诈需求。因此,开发一种基于大数据和人工智能技术的校园反诈综合平台具有重要的现实意义。本研究开发了基于复合型BERT模型的校园反诈大数据综合平台,通过文本检测和情感分析等技术手段,提高校园反诈的准确性和效率。该平台采用了分层架构,包括前端展示层、业务逻辑层和数据存储层。其中,复合型BERT模型结合了BERT预训练模型、CNN和RNN,能够综合利用不同模型的优势,提取丰富的语义信息进行文本分类。BERT-BiLSTM-Att模型结合了BERT预训练模型、双向长短时记忆网络(BiLSTM)和注意力机制(Att),能有效实现情感分类。实验结果显示,改进模型的文本检测和情感分类方法能够有效检测诈骗信息和情感强度,与单一的BERT算法相比,在一定程度上降低了误报率,提高了准确率。通过这个平台,可以帮助学校和相关部门及时发现和应对反诈事件,提高校园的安全和秩序。然而,还需要进一步改进和优化平台的功能和性能,以满足校园反诈工作的需求。